# -*- coding: utf-8 -*-
# time: 2025/3/31 17:08
# file: nomic-embed-text_ts.py
# author: hanson
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nomic-embed-text 模型介绍
nomic-embed-text 是一个基于 Sentence Transformers 库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。
其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。
之所以选用这个模型，是因为在Ollama网站查找这个模型，发现它的热度排名第一！
从Ollama网站查找模型：：Ollama
可以看到nomic-embed-text 模型排在第一。
ollama pull nomic-embed-text

https://blog.csdn.net/skywalk8163/article/details/145498041
 https://docs.cherry-ai.com/knowledge-base/knowledge-base CherryStudio 创建知识库问答系统

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import ollama

a = ollama.embed(model='nomic-embed-text', input='dimensions参数可以缩短嵌入(即从序列的末尾删除一些数字)，而不会失去嵌入的概念表示属性。OpenAI在他们的公告中建议')
# 输出 向量
print(a.embeddings)


a = ollama.embed(model='nomic-embed-text', input='春')
# 输出 向量
print(a.embeddings)



